Hoje faz parte do time da Tera usando o Marketing de Conteúdo como ferramenta para democratizar o conhecimento e transformar carreiras. Para saber se essa área realmente é para você, e decidir se vai investir em um curso de Data Science, elaboramos uma lista com alguns fatores que devem ser considerados. Mais do que um departamento na empresa, a Análise de Dados passou a ser uma competência. Por isso, é cada vez mais comum encontrar profissionais de Marketing, Administração, RH, Produto, entre outras áreas, que têm esse skill e atuam de forma contextualizada nas equipes. Descubra as responsabilidades e habilidades de cada papel e entenda qual é o caminho ideal para investir na sua carreira. É necessário encontrar anomalias, padrões e correlações nos conjuntos de dados para que seja possível prever os resultados da maneira mais eficiente possível – é a chamada mineração de dados.
O g1 conversou com três profissionais que têm a mesma idade (27 anos), mas que estão em trajetórias e momentos de carreira diferentes. Eles falam sobre suas experiências, desafios e como está o mercado de engenharia, ciência e análise de dados. Existe uma diferença considerável entre o salário de um analista de dados e o de um cientista de dados. Isso ocorre porque muitos analistas de dados geralmente avançam para funções de cientista de dados mais tarde em suas carreiras. Considere quais são seus objetivos financeiros e se eles têm precedência sobre seus interesses.
Desafios e realidades da profissão de cientista de dados
Para aqueles que se adaptam bem a estas condições, a carreira de cientista de dados pode ser extremamente gratificante e enriquecedora. Cientistas de dados estão espalhados por diversas indústrias, cada uma com suas peculiaridades e desafios. Essa diversidade não só expande as oportunidades para os profissionais do campo, mas também enriquece a própria ciência de dados com uma variedade https://deliriumnerd.com/2024/04/22/cientistas-de-dados-empresas/ de perspectivas e aplicações. A formação e as habilidades necessárias para ser um cientista de dados vão muito além do conhecimento técnico. Elas abarcam uma combinação de educação formal, aprendizado contínuo e desenvolvimento de competências interpessoais. Os analistas de dados geralmente focam na interpretação e apresentação de dados existentes para responder a perguntas específicas.
Com o uso crescente da tecnologia, tudo que fazemos durante o dia na nossa vida pessoal ou profissional pode se transformar em dados. A função de Analista de Dados pode ser a porta de entrada para o incrível universo da Ciência de Dados. Tendo uma boa compreensão sobre o processo de análise de dados, o profissional pode naturalmente migrar para a função de Cientista de Dados e então trabalhar com Machine Learning e IA.
Como funciona o ciclo de dados na empresa?
Cada um possui suas próprias habilidades e responsabilidades, e sua escolha dependerá das necessidades específicas da empresa. Esperamos que este guia completo tenha ajudado a entender melhor a diferença entre analistas de dados e cientistas de dados, facilitando a escolha do profissional mais adequado para o seu projeto de análise de dados. Por outro lado, os cientistas de curso de cientista de dados dados precisam ter um conhecimento mais aprofundado em matemática, estatística e programação. Eles devem ser capazes de escrever código para coletar e processar grandes volumes de dados, além de ter habilidades em algoritmos e machine learning. Ferramentas como Python, R e TensorFlow são amplamente utilizadas por cientistas de dados em suas análises e modelagem de dados.
